《数字化运营下的数据分析思维训练》
【课程目标】
本数据分析与挖掘系列课程包括三个等级的课程:
1、基础课程,专注于经营数据的统计与数据分析,适合于一般业务部门要求的数据统计与分析,内容系统且全面,使用工具为Excel 2013版本。
2、中级课程,专注于行业数据分析与数据挖掘,适合于数据分析部、业务支撑部等对数据分析与挖掘要求较高的部门,使用专业数据分析与挖掘工具SPSS v19版本。
3、高级课程,专注于较深入的数据挖掘技术,包括挖掘模型原理介绍,数据建模,挖掘算法,适合于大数据系统开发及数据分析专业人士,需要有一定的数学基础(统计与概率)。
本课程为基础课程,面向业务部门的数据分析能力提升。
本课程从实际的业务需求出发,结合行业的典型应用特点,围绕实际的商业问题,对数据分析及数据挖掘技术进行了全面的介绍(从数据收集与处理,到数据分析与挖掘,再到数据可视化和报告撰写),通过大量的操作演练,帮助学员掌握数据分析和数据挖掘的思路、方法、表达、工具,从大量的企业经营数据中进行分析,挖掘客户行为特点,帮助运营团队深入理解业务运作,以达到提升学员的数据综合分析能力,支撑运营决策的目的。
通过本课程的学习,达到如下目的:
1、了解大数据基础知识,理解大数据思维方式。
2、学会数据分析的框架和思路,掌握常用数据分析方法来分析问题。
3、熟悉数据分析的基本过程,掌握Excel高级数据分析库操作。
4、熟练使用图表制作工具,掌握图表美化原则,正确使用图表来表达观点。
5、掌握数据分析报告的写作技巧及要点,全面正确地呈现分析结果。
【授课时间】2天时间
【授课对象】
财务部门、销售部门、营业厅、业务支撑、经营分析、网管/网优中心、运营分析部、呼叫中心等对业务数据分析有基本要求的相关人员。
【学员要求】
1、每个学员自备一台便携机(必须)。
2、便携机中事先安装好Excel 2013版软件。
注:讲师可以提供试用版本软件及分析数据源。
【授课方式】
数据分析基础+案例讲解+实际业务问题分析+ Excel实践操作
采用互动式教学,全过程演练操作,让学员在做题、分享、讲授、总结、自我实践过程中获得能力提升。
【课程大纲】
第一部分:认识数据分析
问题:数据分析是神马?数据分析基本过程?
1、数据分析面临的常见问题
Ø不知道从哪里入手分析(缺少分析方法)
Ø不知道收集什么样的数据(业务理解不足)
Ø看不懂数据表达的意思(数据解读能力差)
Ø担心分析不够全面(分析思路不系统)
2、认识数据分析
Ø什么是数据分析
Ø数据分析的三大作用
Ø数据分析的三大类型
3、数据分析需要什么样的能力
Ø懂业务、懂分析、懂工具、懂呈现
4、大数据应用的四层结构
Ø数据基础层、数据模型层、业务模型层、业务应用层
5、数据分析与挖掘在企业中的应用
第二部分:数据分析基本过程
1、数据分析的六步曲
2、步骤1:明确目的--理清思路
Ø先有数据还是先有问题?
Ø确定分析目的
Ø确定分析思路
3、步骤2:数据收集—理清思路
Ø明确收集数据范围
Ø确定收集来源
Ø确定收集方法
4、步骤3:数据预处理—寻找答案
Ø数据清洗、转化、提取、计算
Ø数据质量评估
5、步骤4:数据分析--寻找答案
Ø分析方法选择
Ø构建合适的分析模型
Ø分析工具选择
6、步骤5:数据展示--观点表达
Ø选择合适的可视化工具
Ø选择恰当的图表
7、步骤6:报表撰写--观点表达
Ø选择报告种类
Ø完整的报告结构
演练:Excel数据导入练习
演练:Excel数据预处理练习
8、数据分析的三大误区
第三部分:数据分析方法篇
问题:数据分析有什么方法可依?不同的方法适用解决什么样的问题?
1、数据分析的三层次
Ø统计汇总(对比/分组/结构/趋势/…)
Ø数据分析(相关/方差/验证/回归/时序/…)
Ø数据挖掘(聚类/分类/关联/RFM模型/…)
2、统计分析常用指标
Ø正确理解均值、方差、分布
Ø正确理解分布与直方图
演练:呼叫中心通话时间、时长的数据分析
3、学会使用透视表(数据统计的利器)
案例演练:数据统计利器(透视表)
4、基本数据分析方法及其适用场景
Ø对比分析
Ø分组分析
Ø平均分析
Ø趋势分析
Ø交叉分析
Ø结构分析
案例:服务水平数据分析案例
5、综合数据分析方法
Ø多维数据分析(综合评价法)
Ø财务数据分析(杜邦分析法)
Ø流失率与转化率分析(漏斗分析法)
Ø产品策略分析(象限图分析法)
案例:品牌认知度分析
6、最合适的分析方法才是硬道理。
7、如何解读数据分析结果?
第四部分:解读数据分析结果
问题:数据多,看不明白,不知道从何处看出问题?
1、数据分析的目的
Ø发现业务问题
Ø发现业务规律
Ø寻找业务解决策略
2、对比分析及业务策略
Ø看差距,补短板
Ø看极值,评优劣
Ø看异常,找原因
3、结构分析及业务策略
Ø看占比,聚焦重点
Ø看失衡,优化结构
4、趋势分析及业务策略
Ø看变化,说趋势
Ø看峰谷,找规律
Ø看异常,找原因
5、解读要符合业务逻辑
第五部分:数据分析思路篇
问题:数据分析思路是怎样的?如何才能全面/系统地分析而不遗漏?
1、数据分析的思想与框架
2、企业外部环境分析(PEST分析法)
案例:电信行业情况分析
3、用户消费行为分析(5W2H分析法)
案例:用户消费行为分析(5W2H)
4、公司整体经营情况分析(4P营销理论)
5、业务问题专题分析(逻辑树分析法)
6、用户使用行为研究(用户使用行为分析法)
案例:终端销量行为分析
第六部分:数据分析实战篇(中级)
1、常用数据分析工具
Ø常用数据分析EXCEL
Ø专业数据分析SPSS
2、EXCEL分析功能介绍
Ø模拟分析
Ø规划求解
Ø数据分析库
3、描述统计(对数据的简单描述)
商业问题:如何更好地描述数据?如何衡量集中程度、离散程度?
Ø描述统计内容
案例:均值、范围/方差计算?如何理解?
Ø直方图/柏拉图
商业问题:如何评估销量数据的分布情况?
案例:客服中心如何排班更合理?
4、相关分析(衡量变量间的的相关性)
商业问题:营销费用会影响销售额吗?影响程度大吗?
Ø什么是相关关系
Ø相关系数:衡量相关程度的指标
Ø相关分析的过程
Ø相关分析应用场景
演练:体重与腰围的关系
案例:香港酒楼与报考厅的相关关系
5、方差分析
商业问题:哪些才是影响销量的关键因素?
Ø方差分析解决什么问题
Ø方差分析种类:单因素/双因素可重复/双因素无重复
Ø方差分析的应用场景
Ø如何解决方差分析结果
演练:终端销量与摆放位置有关系吗?(单因素方差分析)
演练:时间、区域是否是影响终端销量的关键因素(双因素无重复方差分析)
演练:广告和价格是影响终端销量的关键因素吗(双因素可重复)
案例:2015年大学生工资与父母职业的关系
案例:洗手与婴儿存活率的关系
6、回归分析(预测)
商业问题:如何预测未来的销售量(定量分析)?
Ø回归分析的基本原理
Ø回归分析的作用
Ø回归分析的种类(一元/多元、线性/曲线)
Ø回归分析的方法及分析结果解读
演练:推广费用、办公费用与销售额的关系
Ø回归分析(带分类变量)
演练:工龄、性别与终端销量的关系
演练:多元线性回归:汽车销量的季节性变化
7、时序分析(预测)
商业问题:随着时间变化,未来的销量变化趋势如何?
Ø时序分析的应用场景(基于时间的变化规律)
Ø移动平均的预测原理
Ø指数平滑的预测原理
案例:终端销量数据分析与预测
8、聚类分析
商业问题:很多个业务数据字段,客户到底有什么特征呢?
Ø聚类分析的应用场景
Ø聚类分析的操作流程(SPSS)
Ø聚类分析结果解读
案例:客户业务数据分析与聚类
陈则老师
----数据分析实战顾问

î讲师背景
Ø北京化工大学本科
Ø中国人民大学EMBA
Ø中国职业经理人协会授权讲师
ØACIC(美国国际资质认证中心)认证讲师
Ø移动、联通、电信集团常年顾问
Ø微软官方Office软件认证专家
ØAIGC国内首批专家
Ø北大光华管理学院PPT客座讲师
Ø先后培训过850多家企业,学员达十几万人
î主要经历
陈则老师具有7年资深工作经验,10年咨询培训经验;陈则老师先后在韩国、日本等大型集团公司工作并接受过国际先进的office软件系统学习。对PPT,Excel及其在企业管理中的应用造诣非常深,精通Excel及VBA在管理中高级应用培训,尤其是PPT中高级设计,PPT动画设计,Excel及VBA在企业财务、会计、销售、人力资源、金融财务等管理中的应用。
陈老师曾在京东方、中信科软、华为技术、威鹏、百仕瑞、敢超培训等200多家机构任专职讲师,具有丰富的PPT设计制作经验和极强的Excel应用开发能力,以及精深的数据分析能力。
2013年,陈则老师的首本专业书籍由清华大学出版社出版《绝了!Excel可以这样用:商务图表经典案例实战精粹》,在各大电商平台,销售火爆。
陈老师,多年以来,主持并完成了多家企业的人事、财务等系统、通信行业多家企业的经营分析自动化报表系统等等。
î培训风格
在培训、咨询中以实战案例开眼,意识入手开刃,解决实际问题见长。理论与实际相结合,辅以小游戏,管理视频,小组讨论,情景模拟等培训方式,通俗易懂,诙谐幽默。被企业评为“中国实战派企业培训师”!

夜雨聆风